À propos de Aime
Je suis Data Analyst / Analytics Engineer, avec une approche très orientée opérationnel.
J’interviens sur des problématiques concrètes : fiabilisation des données, analyse de performance et mise en place de reportings pour aider les équipes métier à mieux piloter leur activité.
Concrètement, j’aide à :
- analyser des flux de données (SQL, Python)
- identifier des anomalies ou incohérences
- construire des indicateurs fiables (KPIs)
- créer des dashboards Power BI utiles pour la prise de décision
J’ai travaillé sur des environnements avec de fortes contraintes de qualité et de volumétrie (secteur public, grands groupes), ce qui m’a permis de développer une approche rigoureuse mais surtout pragmatique.
👉 Mon objectif : transformer des données complexes en outils simples et actionnables pour les équipes.
Disponible pour des missions en data analyse, data quality ou support data.
Aimé ADJEGUEDE
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Caen (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 10 km)
Expériences
- L’orealData analystesMODE & COSMÉTIQUESseptembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)Levallois-Perret, FranceData Analyst / Ingénieur – L’OréalContexte :L’Oréal a centralisé un large volume de données externes dans un data lake unique pour améliorer l’exploitation et la fiabilité des analyses. Mon rôle était de garantir que les données intégrées soient propres, cohérentes et directement utiles aux équipes métier.Ce que j’ai fait :Gestion et suivi des flux de données externes dans le data lake.Analyse et correction des problèmes de qualité (surtout sur les données de ventes).Création de mappings de données pour faciliter leur usage par les équipes.Développement de rapports Power BI pour surveiller les intégrations et détecter les anomalies.Collaboration étroite avec les équipes métier pour adapter les flux aux besoins réels.Outils utilisés
- SQL : interrogation et traitement de données
- Power BI & DAX : construction de dashboards interactifs et modèles de calculs
- Excel : analyses complémentaires
- Google Cloud Platform (GCP) : gestion et exploitation des données dans l’environnement cloud
- UVUSChargé d’étudesRÉSEAUX SOCIAUXmars 2023 - juillet 2023 (4 mois)Caen, FranceChargé d’enquête de satisfaction – Un Visage Un SourireDans le cadre de son engagement envers ses bénéficiaires, l’association Un Visage Un Sourire a mis en place une enquête de satisfaction pour mieux comprendre leurs attentes et améliorer ses services.Mon travail a consisté à concevoir un questionnaire d’enquête adapté aux besoins des bénéficiaires, à organiser la collecte des réponses, puis à analyser les résultats à l’aide de méthodes statistiques.Enfin, j’ai synthétisé les conclusions et les ai communiquées aux responsables de l’association afin d’orienter les actions futures et optimiser l’accompagnement proposé.
- Communauté d’agglomérations du Cotentinchargé d’étudesVOYAGE & TOURISMEjanvier 2023 - juin 2023 (5 mois)Caen, FranceObservatoire des meublés de tourismeFace à l’essor des locations saisonnières et leur impact sur le territoire, la communauté d’agglomération du Contention a créé un observatoire pour analyser leur évolution.J’ai mené la collecte et l’analyse des données provenant de plateformes comme Airbnb, de la taxe de séjour et des registres d’hébergement. À partir de ces informations, j’ai identifié les tendances du marché et conçu des outils de visualisation interactifs afin d’éclairer les décisions stratégiques.Ce travail a permis de mieux comprendre l’influence des meublés de tourisme sur l’économie et l’aménagement local.Outils utilisés :- R, Python : Traitement, exploration et analyse des données- Power BI : Visualisation et création de tableaux de bord interactifs- Argix : Cartographie et analyse spatiale
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Formations
- MASTERCNAM Paris (Conservatoire national des arts et métiers)2025J’ai suivi un master orienté data engineering et data analysis, couvrant tout le cycle de vie des données, de la collecte à l’exploitation pour la décision. Compétences clés : Ingénierie des données : pipelines ETL, Docker, cloud (GCP), qualité des données. Analyse & visualisation : Power BI, DAX, Excel pour produire des insights actionnables. Programmation & modélisation : Python, SQL, R, machine learning et deep learning. Projets end-to-end : collecte, transformation et analyse de données pour résoudre des problématiques concrètes et soutenir la décision métier. Cette formation m’a rendu opérationnel pour des missions de Data Engineer, Data Analyst ou Analytics Engineer, capable de mettre en place des flux fiables, des dashboards et des modèles prédictifs dès le premier jour.